把 200 首現場曲目按 BPM 排成歌單後，我手動改了 47 首

上個月整理一批 2018 到 2023 的現場錄音，總共 214 首，大部分是觀眾席錄的，少數是 soundboard 流出。我想把它們排成一份能連續聽的歌單，第一步就是用 BPM 自動排序：快歌開場，中段鋪陳，最後收在慢歌。我用 aubio 的 aubio tempo 掃過一輪，把結果寫進 CSV，再依 BPM 分箱。指令大概長這樣：

for f in *.flac; do
  bpm=$(aubio tempo "$f" 2>/dev/null | awk '{print $1}')
  echo "$f,$bpm" >> bpm.csv
done

跑完 214 首大約花了十幾分鐘。打開 CSV 一看，問題馬上浮出來：有 31 首的 BPM 落在 60 以下或 180 以上，明顯是偵測錯誤；還有十幾首是同一首歌的不同版本，BPM 卻差了 20 以上。我手動用節拍器對了幾首，發現 aubio 對現場錄音的容忍度很低，尤其是鼓組收得比較遠、低頻糊成一團的場次。

於是我改成兩段式：先用 BPM 粗排，再手動修正。修正的重點不是把 BPM 調到絕對準，而是把「聽感上相近」的曲目放在一起。例如有兩首實測 128 和 132 BPM，但一首是刷弦為主的民謠，一首是四四拍的搖滾，硬接會很突兀。我最後是照「節奏密度」分群：把曲目分成「稀疏」「中等」「密集」三類，再在群內按 BPM 排。這樣手動改了 47 首，大概花了兩個晚上。

代價是這份歌單只對我自己有效，換一個人聽可能覺得接歌點很怪。邊界條件也很明確：如果錄音裡沒有明顯的節拍脈衝，例如自由節奏的鋼琴獨奏，BPM 偵測基本沒用，只能靠耳朵。我還踩過一個坑：有一首的 BPM 被偵測成 87，但我實際數是 174，因為它是一首快歌，aubio 抓到的是半速。這類半速/倍速的誤判，在 214 首裡出現了 9 次，我最後是看曲目長度和鼓點密度交叉判斷才抓出來。

現在這份歌單存在 foobar2000 裡，每次播到接歌點我還是會停下來想一下。你們排現場歌單時，是相信 BPM 偵測，還是直接憑感覺？有沒有遇過半速誤判特別嚴重的曲風？